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Dataset statistics

Number of variables20
Number of observations505
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Missing cells (%)2.3%
Duplicate rows5
Duplicate rows (%)1.0%
Total size in memory1.5 MiB
Average record size in memory3.1 KiB

Variable types

URL3
Text4
DateTime3
Categorical5
Numeric5

Alerts

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scraping_date has constant value "2025-01-15 19:46:07.713269+00:00" Constant
Dataset has 5 (1.0%) duplicate rowsDuplicates
article_date_modified has 217 (43.0%) missing values Missing
article_reading_time has 11 (2.2%) missing values Missing
days_since_published has 19 (3.8%) zeros Zeros

Reproduction

Analysis started2025-01-15 19:46:07.961470
Analysis finished2025-01-15 19:46:11.897809
Duration3.94 seconds
Software versionydata-profiling vv4.12.1
Download configurationconfig.json

Variables

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ValueCountFrequency (%)
505
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Memory size148.1 KiB
2025-01-15T20:46:12.085621image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Length

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Characters and Unicode

Total characters32207
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Distinct categories1 ?
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The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique419 ?
Unique (%)83.0%

Sample

1st rowle-role-strategique-dun-logisticien-definition-et-decryptage
2nd rowcomment-obtenir-une-carte-professionnelle-dassurance
3rd rowpourquoi-la-date-de-salaire-enseignant-change-t-elle-selon-les-regions
4th rowbrikstok-ex-flozor-decouvrez-la-nouvelle-adresse-brikstok-com-et-ses-avantages
5th rowcolis-a-envoyer-en-express-comment-sy-prendre
ValueCountFrequency (%)
le-role-strategique-dun-logisticien-definition-et-decryptage 19
 
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comprendre-la-grille-des-salaires-convention-66-implications-pour-les-moniteurs-deducation 19
 
3.8%
tableau-de-conversion-heures-minutes-loutil-incontournable-pour-les-gestionnaires-de-projet 19
 
3.8%
pourquoi-la-date-de-salaire-enseignant-change-t-elle-selon-les-regions 19
 
3.8%
comprendre-le-statut-du-vrp-avantages-responsabilites-et-perspectives 10
 
2.0%
sasu-tout-savoir-pour-creer-et-ou-fermer-son-entreprise 1
 
0.2%
comment-rediger-un-mail-professionnel-des-exemples-pour-chaque-situation 1
 
0.2%
agence-seo-optimize-360-meilleure-que-les-autres 1
 
0.2%
comment-obtenir-une-carte-professionnelle-assurance 1
 
0.2%
quelle-puissance-poele-a-granule-pour-100m2 1
 
0.2%
Other values (414) 414
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2025-01-15T20:46:12.431110image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

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(unknown)
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l 1603
 
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22.7%

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ValueCountFrequency (%)
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Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
e 4714
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- 4270
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a 1783
 
5.5%
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5.0%
Other values (26) 7299
22.7%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 32207
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
e 4714
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- 4270
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s 2171
 
6.7%
i 2171
 
6.7%
n 2129
 
6.6%
r 2120
 
6.6%
t 2062
 
6.4%
o 1885
 
5.9%
a 1783
 
5.5%
l 1603
 
5.0%
Other values (26) 7299
22.7%
Distinct423
Distinct (%)83.8%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size208.0 KiB
2025-01-15T20:46:12.853386image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length145
Median length113
Mean length88.926733
Min length32

Characters and Unicode

Total characters44908
Distinct characters87
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique417 ?
Unique (%)82.6%

Sample

1st rowLe rôle stratégique d'un logisticien : définition et décryptage - Autoentrepreneur-pratique.fr
2nd rowComment obtenir une carte professionnelle d'assurance ? - Autoentrepreneur-pratique.fr
3rd rowPourquoi la date de salaire enseignant change-t-elle selon les régions ? - Autoentrepreneur-pratique.fr
4th rowBrikstok (ex flozor) : découvrez la nouvelle adresse brikstok.com et ses avantages - Autoentrepreneur-pratique.fr
5th rowColis à envoyer en express : comment s'y prendre ? - Autoentrepreneur-pratique.fr
ValueCountFrequency (%)
811
 
14.2%
autoentrepreneur-pratique.fr 405
 
7.1%
de 218
 
3.8%
les 202
 
3.5%
pour 155
 
2.7%
la 127
 
2.2%
le 95
 
1.7%
comment 93
 
1.6%
et 91
 
1.6%
des 81
 
1.4%
Other values (1249) 3447
60.2%
2025-01-15T20:46:13.407636image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

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i 2520
 
5.6%
o 2183
 
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Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
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Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
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u 2524
 
5.6%
i 2520
 
5.6%
o 2183
 
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s 2083
 
4.6%
a 2027
 
4.5%
Other values (77) 12344
27.5%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 44908
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Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
e 5933
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5197
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r 4019
 
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t 3192
 
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u 2524
 
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i 2520
 
5.6%
o 2183
 
4.9%
s 2083
 
4.6%
a 2027
 
4.5%
Other values (77) 12344
27.5%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 44908
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
e 5933
13.2%
5197
11.6%
r 4019
 
8.9%
t 3192
 
7.1%
n 2886
 
6.4%
u 2524
 
5.6%
i 2520
 
5.6%
o 2183
 
4.9%
s 2083
 
4.6%
a 2027
 
4.5%
Other values (77) 12344
27.5%
Distinct424
Distinct (%)84.0%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size942.1 KiB
2025-01-15T20:46:13.751140image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length812
Median length724
Mean length548.91089
Min length74

Characters and Unicode

Total characters277200
Distinct characters103
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique419 ?
Unique (%)83.0%

Sample

1st rowLe logisticien joue un rôle clé dans l’efficacité des opérations d’une entreprise. Chargé de la gestion des flux de marchandises, il assure la coordination entre les différents maillons de la chaîne d’approvisionnement. Son objectif principal : optimiser les coûts et les délais tout en garantissant la qualité du service rendu. En période de crises ou de pénuries, la capacité d’un logisticien à adapter rapidement les stratégies de distribution devient fondamentale. Les entreprises dépendent de son expertise pour naviguer à travers les défis imprévus et maintenir la continuité des activités. C’est ce rôle stratégique qui fait du logisticien un acteur indispensable […]
2nd rowLe secteur de l’assurance est réglementé par certaines obligations dont la détention des cartes professionnelles par les intermédiaires en assurance. Ces spécialistes, qui sont en constante relation avec leurs clients, doivent détenir cette preuve de leur profession afin d’exercer en toute légalité. Toutes les catégories d’intermédiaires en assurance sont obligées de détenir la carte professionnelle assurance. Son obtention est soumise à certaines conditions spécifiques et suit une démarche très précise. Désireux d’avoir votre carte professionnelle assurance ? Suivez notre guide pour obtenir votre carte facilement. A lire en complément : Gestion documents administratifs : optimisez avec Actradis pour entreprises Contents1 La […]
3rd rowLes différences de dates de versement des salaires des enseignants selon les régions peuvent susciter des interrogations. En réalité, ces variations s’expliquent par une combinaison de facteurs administratifs et économiques propres à chaque territoire. Les budgets régionaux et les calendriers fiscaux influencent grandement la gestion des paies. La diversité des systèmes éducatifs et des conventions collectives contribue aussi à cette disparité. Certaines régions adoptent des pratiques de gestion spécifiques pour répondre à des besoins locaux ou à des contraintes budgétaires ponctuelles. Les enseignants peuvent percevoir leurs salaires à des dates distinctes selon leur lieu d’exercice. A lire aussi : Le […]
4th rowDans l’ère numérique actuelle, le streaming en ligne est devenu une véritable révolution dans le monde du divertissement. C’est dans ce contexte que Brikstok se positionne en tant que plateforme incontournable pour les amateurs de streaming. Dans cet article, nous vous invitons à découvrir Brikstok.com, la nouvelle adresse qui vous ouvre les portes d’un univers riche en contenu de qualité et à la pointe de l’innovation. Contents1 Quel est la nouvelle adresse de Brikstok2 Les avantages de Brikstok2.1 Une vaste bibliothèque de contenus variés2.2 Une interface intuitive pour une expérience immersive2.3 Une qualité de streaming supérieure pour une immersion totale2.4 […]
5th rowIl ne se passe pas un trimestre sans que vous, ou une de vos connaissances se fasse livrer un colis. Ce dernier peut être expédié en express. Pour ce type d’envoi, il faut s’assurer que le paquet a été confié à un prestataire compétent. Comprendre la livraison en express Le qualificatif « express » désigne tout transfert de colis effectué dans un délai bref. Souvent le paquet est livré le lendemain de la commande. Ce type de livraison est apprécié par les personnes qui font des achats sur Internet. La livraison express peut être effectuée par une entreprise publique ou privée. Les […]
ValueCountFrequency (%)
de 2213
 
5.3%
les 1338
 
3.2%
la 1131
 
2.7%
des 1119
 
2.7%
et 1042
 
2.5%
à 827
 
2.0%
pour 752
 
1.8%
en 715
 
1.7%
un 649
 
1.6%
le 641
 
1.5%
Other values (5623) 30979
74.8%
2025-01-15T20:46:14.337853image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
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i 17475
 
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t 17386
 
6.3%
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6.2%
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5.8%
a 13923
 
5.0%
o 12953
 
4.7%
u 11637
 
4.2%
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27.5%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 277200
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
40691
14.7%
e 33950
12.2%
s 19471
 
7.0%
i 17475
 
6.3%
t 17386
 
6.3%
n 17290
 
6.2%
r 16067
 
5.8%
a 13923
 
5.0%
o 12953
 
4.7%
u 11637
 
4.2%
Other values (93) 76357
27.5%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 277200
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
40691
14.7%
e 33950
12.2%
s 19471
 
7.0%
i 17475
 
6.3%
t 17386
 
6.3%
n 17290
 
6.2%
r 16067
 
5.8%
a 13923
 
5.0%
o 12953
 
4.7%
u 11637
 
4.2%
Other values (93) 76357
27.5%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 277200
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
40691
14.7%
e 33950
12.2%
s 19471
 
7.0%
i 17475
 
6.3%
t 17386
 
6.3%
n 17290
 
6.2%
r 16067
 
5.8%
a 13923
 
5.0%
o 12953
 
4.7%
u 11637
 
4.2%
Other values (93) 76357
27.5%
Distinct319
Distinct (%)63.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size96.4 KiB
Minimum2021-08-05 00:00:00+00:00
Maximum2025-01-14 21:32:00+00:00
Invalid dates0
Invalid dates (%)0.0%
2025-01-15T20:46:14.571265image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
2025-01-15T20:46:14.768093image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)

article_date_modified
Date

Missing 

Distinct224
Distinct (%)77.8%
Missing217
Missing (%)43.0%
Memory size96.4 KiB
Minimum2022-03-08 16:46:24+00:00
Maximum2025-01-12 18:30:34+00:00
Invalid dates0
Invalid dates (%)0.0%
2025-01-15T20:46:14.928919image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
2025-01-15T20:46:15.175415image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)

article_author
Categorical

Distinct16
Distinct (%)3.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size119.9 KiB
Watson
186 
Agathe
90 
Emmanuel
48 
Rodrigue
29 
Lynda
28 
Other values (11)
124 

Length

Max length9
Median length6
Mean length6.5029703
Min length4

Characters and Unicode

Total characters3284
Distinct characters35
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique2 ?
Unique (%)0.4%

Sample

1st rowWatson
2nd rowJustin005
3rd rowWatson
4th rowGec007
5th rowRodrigue

Common Values

ValueCountFrequency (%)
Watson 186
36.8%
Agathe 90
17.8%
Emmanuel 48
 
9.5%
Rodrigue 29
 
5.7%
Lynda 28
 
5.5%
Tangi 28
 
5.5%
Justin005 25
 
5.0%
Lionel004 16
 
3.2%
Gec007 15
 
3.0%
Silvere 10
 
2.0%
Other values (6) 30
 
5.9%

Length

2025-01-15T20:46:15.324142image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
watson 186
36.8%
agathe 90
17.8%
emmanuel 48
 
9.5%
rodrigue 29
 
5.7%
lynda 28
 
5.5%
tangi 28
 
5.5%
justin005 25
 
5.0%
lionel004 16
 
3.2%
gec007 15
 
3.0%
silvere 10
 
2.0%
Other values (6) 30
 
5.9%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
a 410
12.5%
n 341
 
10.4%
t 324
 
9.9%
e 240
 
7.3%
o 232
 
7.1%
s 229
 
7.0%
W 186
 
5.7%
g 147
 
4.5%
i 119
 
3.6%
0 112
 
3.4%
Other values (25) 944
28.7%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 3284
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
a 410
12.5%
n 341
 
10.4%
t 324
 
9.9%
e 240
 
7.3%
o 232
 
7.1%
s 229
 
7.0%
W 186
 
5.7%
g 147
 
4.5%
i 119
 
3.6%
0 112
 
3.4%
Other values (25) 944
28.7%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 3284
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
a 410
12.5%
n 341
 
10.4%
t 324
 
9.9%
e 240
 
7.3%
o 232
 
7.1%
s 229
 
7.0%
W 186
 
5.7%
g 147
 
4.5%
i 119
 
3.6%
0 112
 
3.4%
Other values (25) 944
28.7%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 3284
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
a 410
12.5%
n 341
 
10.4%
t 324
 
9.9%
e 240
 
7.3%
o 232
 
7.1%
s 229
 
7.0%
W 186
 
5.7%
g 147
 
4.5%
i 119
 
3.6%
0 112
 
3.4%
Other values (25) 944
28.7%
Distinct423
Distinct (%)83.8%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size200.6 KiB
2025-01-15T20:46:15.658225image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length114
Median length88
Mean length65.970297
Min length16

Characters and Unicode

Total characters33315
Distinct characters89
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique417 ?
Unique (%)82.6%

Sample

1st rowLe rôle stratégique d’un logisticien : définition et décryptage
2nd rowComment obtenir une carte professionnelle d’assurance ?
3rd rowPourquoi la date de salaire enseignant change-t-elle selon les régions ?
4th rowBrikstok (ex flozor) : découvrez la nouvelle adresse brikstok.com et ses avantages
5th rowColis à envoyer en express : comment s’y prendre ?
ValueCountFrequency (%)
412
 
8.1%
de 231
 
4.6%
les 202
 
4.0%
pour 157
 
3.1%
la 129
 
2.5%
le 99
 
2.0%
et 99
 
2.0%
comment 97
 
1.9%
des 80
 
1.6%
en 80
 
1.6%
Other values (1287) 3488
68.7%
2025-01-15T20:46:16.128917image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
4546
13.6%
e 4048
12.2%
i 2140
 
6.4%
n 2126
 
6.4%
s 2110
 
6.3%
r 2079
 
6.2%
t 2017
 
6.1%
o 1826
 
5.5%
a 1665
 
5.0%
l 1476
 
4.4%
Other values (79) 9282
27.9%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 33315
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
4546
13.6%
e 4048
12.2%
i 2140
 
6.4%
n 2126
 
6.4%
s 2110
 
6.3%
r 2079
 
6.2%
t 2017
 
6.1%
o 1826
 
5.5%
a 1665
 
5.0%
l 1476
 
4.4%
Other values (79) 9282
27.9%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 33315
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
4546
13.6%
e 4048
12.2%
i 2140
 
6.4%
n 2126
 
6.4%
s 2110
 
6.3%
r 2079
 
6.2%
t 2017
 
6.1%
o 1826
 
5.5%
a 1665
 
5.0%
l 1476
 
4.4%
Other values (79) 9282
27.9%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 33315
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
4546
13.6%
e 4048
12.2%
i 2140
 
6.4%
n 2126
 
6.4%
s 2110
 
6.3%
r 2079
 
6.2%
t 2017
 
6.1%
o 1826
 
5.5%
a 1665
 
5.0%
l 1476
 
4.4%
Other values (79) 9282
27.9%

article_category
Categorical

Distinct6
Distinct (%)1.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size120.7 KiB
Entreprise
183 
Services
105 
News
93 
Juridique
68 
Marketing
55 

Length

Max length21
Median length10
Mean length8.2574257
Min length4

Characters and Unicode

Total characters4170
Distinct characters23
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique1 ?
Unique (%)0.2%

Sample

1st rowEntreprise
2nd rowEntreprise
3rd rowNews
4th rowMarketing
5th rowServices

Common Values

ValueCountFrequency (%)
Entreprise 183
36.2%
Services 105
20.8%
News 93
18.4%
Juridique 68
 
13.5%
Marketing 55
 
10.9%
Entreprise, Marketing 1
 
0.2%

Length

2025-01-15T20:46:16.264623image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2025-01-15T20:46:16.407840image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
entreprise 184
36.4%
services 105
20.8%
news 93
18.4%
juridique 68
 
13.4%
marketing 56
 
11.1%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
e 795
19.1%
r 597
14.3%
i 481
11.5%
s 382
9.2%
t 240
 
5.8%
n 240
 
5.8%
E 184
 
4.4%
p 184
 
4.4%
u 136
 
3.3%
S 105
 
2.5%
Other values (13) 826
19.8%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 4170
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
e 795
19.1%
r 597
14.3%
i 481
11.5%
s 382
9.2%
t 240
 
5.8%
n 240
 
5.8%
E 184
 
4.4%
p 184
 
4.4%
u 136
 
3.3%
S 105
 
2.5%
Other values (13) 826
19.8%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 4170
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
e 795
19.1%
r 597
14.3%
i 481
11.5%
s 382
9.2%
t 240
 
5.8%
n 240
 
5.8%
E 184
 
4.4%
p 184
 
4.4%
u 136
 
3.3%
S 105
 
2.5%
Other values (13) 826
19.8%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 4170
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
e 795
19.1%
r 597
14.3%
i 481
11.5%
s 382
9.2%
t 240
 
5.8%
n 240
 
5.8%
E 184
 
4.4%
p 184
 
4.4%
u 136
 
3.3%
S 105
 
2.5%
Other values (13) 826
19.8%

article_views
Real number (ℝ)

Distinct377
Distinct (%)74.7%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean1319.3406
Minimum8
Maximum2741
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size96.4 KiB
2025-01-15T20:46:16.553056image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum8
5-th percentile54
Q1668
median1397
Q32058
95-th percentile2359
Maximum2741
Range2733
Interquartile range (IQR)1390

Descriptive statistics

Standard deviation805.18831
Coefficient of variation (CV)0.61029601
Kurtosis-1.1902675
Mean1319.3406
Median Absolute Deviation (MAD)685
Skewness-0.29519865
Sum666267
Variance648328.21
MonotonicityNot monotonic
2025-01-15T20:46:16.705821image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
54 20
 
4.0%
109 19
 
3.8%
8 19
 
3.8%
103 19
 
3.8%
166 10
 
2.0%
2257 3
 
0.6%
2356 3
 
0.6%
2305 2
 
0.4%
1829 2
 
0.4%
1831 2
 
0.4%
Other values (367) 406
80.4%
ValueCountFrequency (%)
8 19
3.8%
54 20
4.0%
55 1
 
0.2%
58 1
 
0.2%
87 1
 
0.2%
103 19
3.8%
109 19
3.8%
114 1
 
0.2%
140 1
 
0.2%
142 1
 
0.2%
ValueCountFrequency (%)
2741 1
0.2%
2705 1
0.2%
2607 1
0.2%
2531 1
0.2%
2528 1
0.2%
2500 1
0.2%
2497 1
0.2%
2490 1
0.2%
2479 1
0.2%
2467 1
0.2%

article_reading_time
Real number (ℝ)

Missing 

Distinct13
Distinct (%)2.6%
Missing11
Missing (%)2.2%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean4.6093117
Minimum2
Maximum22
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size96.4 KiB
2025-01-15T20:46:16.816974image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum2
5-th percentile3
Q13
median4
Q35
95-th percentile8.35
Maximum22
Range20
Interquartile range (IQR)2

Descriptive statistics

Standard deviation1.9814542
Coefficient of variation (CV)0.4298807
Kurtosis13.336959
Mean4.6093117
Median Absolute Deviation (MAD)1
Skewness2.5679833
Sum2277
Variance3.9261606
MonotonicityNot monotonic
2025-01-15T20:46:16.931632image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=13)
ValueCountFrequency (%)
4 175
34.7%
3 131
25.9%
5 67
 
13.3%
6 40
 
7.9%
7 26
 
5.1%
8 18
 
3.6%
9 14
 
2.8%
2 12
 
2.4%
10 4
 
0.8%
11 3
 
0.6%
Other values (3) 4
 
0.8%
(Missing) 11
 
2.2%
ValueCountFrequency (%)
2 12
 
2.4%
3 131
25.9%
4 175
34.7%
5 67
 
13.3%
6 40
 
7.9%
7 26
 
5.1%
8 18
 
3.6%
9 14
 
2.8%
10 4
 
0.8%
11 3
 
0.6%
ValueCountFrequency (%)
22 1
 
0.2%
13 2
 
0.4%
12 1
 
0.2%
11 3
 
0.6%
10 4
 
0.8%
9 14
 
2.8%
8 18
 
3.6%
7 26
 
5.1%
6 40
7.9%
5 67
13.3%

article_content
Categorical

Constant 

Distinct1
Distinct (%)0.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size118.6 KiB
None
505 

Length

Max length4
Median length4
Mean length4
Min length4

Characters and Unicode

Total characters2020
Distinct characters4
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st rowNone
2nd rowNone
3rd rowNone
4th rowNone
5th rowNone

Common Values

ValueCountFrequency (%)
None 505
100.0%

Length

2025-01-15T20:46:17.060815image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2025-01-15T20:46:17.150317image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
none 505
100.0%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
N 505
25.0%
o 505
25.0%
n 505
25.0%
e 505
25.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 2020
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
N 505
25.0%
o 505
25.0%
n 505
25.0%
e 505
25.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 2020
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
N 505
25.0%
o 505
25.0%
n 505
25.0%
e 505
25.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 2020
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
N 505
25.0%
o 505
25.0%
n 505
25.0%
e 505
25.0%

article_raw_content
Categorical

Constant 

Distinct1
Distinct (%)0.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size118.6 KiB
None
505 

Length

Max length4
Median length4
Mean length4
Min length4

Characters and Unicode

Total characters2020
Distinct characters4
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st rowNone
2nd rowNone
3rd rowNone
4th rowNone
5th rowNone

Common Values

ValueCountFrequency (%)
None 505
100.0%

Length

2025-01-15T20:46:17.242993image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2025-01-15T20:46:17.331111image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
none 505
100.0%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
N 505
25.0%
o 505
25.0%
n 505
25.0%
e 505
25.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 2020
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
N 505
25.0%
o 505
25.0%
n 505
25.0%
e 505
25.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 2020
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
N 505
25.0%
o 505
25.0%
n 505
25.0%
e 505
25.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 2020
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
N 505
25.0%
o 505
25.0%
n 505
25.0%
e 505
25.0%

article_length
Categorical

Constant 

Distinct1
Distinct (%)0.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size117.2 KiB
1
505 

Length

Max length1
Median length1
Mean length1
Min length1

Characters and Unicode

Total characters505
Distinct characters1
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row1
2nd row1
3rd row1
4th row1
5th row1

Common Values

ValueCountFrequency (%)
1 505
100.0%

Length

2025-01-15T20:46:17.429771image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2025-01-15T20:46:17.516418image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
1 505
100.0%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
1 505
100.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 505
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
1 505
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 505
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
1 505
100.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 505
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
1 505
100.0%

days_since_published
Real number (ℝ)

Zeros 

Distinct258
Distinct (%)51.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean386.87921
Minimum0
Maximum1259
Zeros19
Zeros (%)3.8%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size96.4 KiB
2025-01-15T20:46:17.643619image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum0
5-th percentile3
Q138
median426
Q3613
95-th percentile904.8
Maximum1259
Range1259
Interquartile range (IQR)575

Descriptive statistics

Standard deviation304.00081
Coefficient of variation (CV)0.78577706
Kurtosis-0.81147468
Mean386.87921
Median Absolute Deviation (MAD)230
Skewness0.26890038
Sum195374
Variance92416.491
MonotonicityNot monotonic
2025-01-15T20:46:17.877169image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
3 81
 
16.0%
0 19
 
3.8%
31 14
 
2.8%
428 12
 
2.4%
298 9
 
1.8%
38 8
 
1.6%
616 7
 
1.4%
213 6
 
1.2%
415 6
 
1.2%
698 6
 
1.2%
Other values (248) 337
66.7%
ValueCountFrequency (%)
0 19
 
3.8%
3 81
16.0%
9 1
 
0.2%
10 1
 
0.2%
12 1
 
0.2%
15 1
 
0.2%
21 1
 
0.2%
31 14
 
2.8%
33 1
 
0.2%
35 1
 
0.2%
ValueCountFrequency (%)
1259 1
0.2%
1244 1
0.2%
1231 1
0.2%
1197 1
0.2%
1046 1
0.2%
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0.2%
1025 2
0.4%
1017 1
0.2%
1011 1
0.2%
996 1
0.2%

article_views_daily
Real number (ℝ)

Distinct421
Distinct (%)83.4%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean19.761587
Minimum1.8546185
Maximum676.25
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size96.4 KiB
2025-01-15T20:46:18.160316image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum1.8546185
5-th percentile2.4829003
Q12.7341549
median3.504065
Q38
95-th percentile41.5
Maximum676.25
Range674.39538
Interquartile range (IQR)5.2658451

Descriptive statistics

Standard deviation76.464381
Coefficient of variation (CV)3.8693442
Kurtosis44.654856
Mean19.761587
Median Absolute Deviation (MAD)0.92146687
Skewness6.594731
Sum9979.6014
Variance5846.8015
MonotonicityNot monotonic
2025-01-15T20:46:18.341642image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
8 20
 
4.0%
13.5 19
 
3.8%
27.25 19
 
3.8%
25.75 19
 
3.8%
41.5 10
 
2.0%
2.557142857 2
 
0.4%
3.727272727 2
 
0.4%
3.352941176 1
 
0.2%
2.635607321 1
 
0.2%
3.697171381 1
 
0.2%
Other values (411) 411
81.4%
ValueCountFrequency (%)
1.854618474 1
0.2%
1.86038961 1
0.2%
1.878571429 1
0.2%
1.951585977 1
0.2%
2.233918129 1
0.2%
2.23591213 1
0.2%
2.249512671 1
0.2%
2.268806419 1
0.2%
2.284686536 1
0.2%
2.285160039 1
0.2%
ValueCountFrequency (%)
676.25 1
0.2%
632.75 1
0.2%
597.75 1
0.2%
594.75 1
0.2%
548.25 1
0.2%
517.75 1
0.2%
451.5 1
0.2%
446.25 1
0.2%
424 1
0.2%
409 1
0.2%

article_views_monthly
Real number (ℝ)

Distinct421
Distinct (%)83.4%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean592.84761
Minimum55.638554
Maximum20287.5
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size96.4 KiB
2025-01-15T20:46:18.485839image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum55.638554
5-th percentile74.487008
Q182.024648
median105.12195
Q3240
95-th percentile1245
Maximum20287.5
Range20231.861
Interquartile range (IQR)157.97535

Descriptive statistics

Standard deviation2293.9314
Coefficient of variation (CV)3.8693442
Kurtosis44.654856
Mean592.84761
Median Absolute Deviation (MAD)27.644006
Skewness6.594731
Sum299388.04
Variance5262121.3
MonotonicityNot monotonic
2025-01-15T20:46:18.633041image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
240 20
 
4.0%
405 19
 
3.8%
817.5 19
 
3.8%
772.5 19
 
3.8%
1245 10
 
2.0%
76.71428571 2
 
0.4%
111.8181818 2
 
0.4%
100.5882353 1
 
0.2%
79.06821963 1
 
0.2%
110.9151414 1
 
0.2%
Other values (411) 411
81.4%
ValueCountFrequency (%)
55.63855422 1
0.2%
55.81168831 1
0.2%
56.35714286 1
0.2%
58.5475793 1
0.2%
67.01754386 1
0.2%
67.0773639 1
0.2%
67.48538012 1
0.2%
68.06419258 1
0.2%
68.54059609 1
0.2%
68.55480116 1
0.2%
ValueCountFrequency (%)
20287.5 1
0.2%
18982.5 1
0.2%
17932.5 1
0.2%
17842.5 1
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16447.5 1
0.2%
15532.5 1
0.2%
13545 1
0.2%
13387.5 1
0.2%
12720 1
0.2%
12270 1
0.2%

website
URL

Constant 

Distinct1
Distinct (%)0.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size136.4 KiB
https://www.autoentrepreneur-pratique.fr
505 
ValueCountFrequency (%)
https://www.autoentrepreneur-pratique.fr 505
100.0%
ValueCountFrequency (%)
https 505
100.0%
ValueCountFrequency (%)
www.autoentrepreneur-pratique.fr 505
100.0%
ValueCountFrequency (%)
505
100.0%
ValueCountFrequency (%)
505
100.0%
ValueCountFrequency (%)
505
100.0%

scraping_date
Date

Constant 

Distinct1
Distinct (%)0.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size96.4 KiB
Minimum2025-01-15 19:46:07.713269+00:00
Maximum2025-01-15 19:46:07.713269+00:00
Invalid dates0
Invalid dates (%)0.0%
2025-01-15T20:46:18.750711image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
2025-01-15T20:46:18.842845image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=1)

Interactions

2025-01-15T20:46:10.657387image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
2025-01-15T20:46:08.371485image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
2025-01-15T20:46:08.950325image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
2025-01-15T20:46:09.490043image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
2025-01-15T20:46:10.137954image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
2025-01-15T20:46:10.755012image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
2025-01-15T20:46:08.515241image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
2025-01-15T20:46:09.047437image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
2025-01-15T20:46:09.715391image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
2025-01-15T20:46:10.231583image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
2025-01-15T20:46:10.867664image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
2025-01-15T20:46:08.617881image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
2025-01-15T20:46:09.166603image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
2025-01-15T20:46:09.827536image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
2025-01-15T20:46:10.339705image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
2025-01-15T20:46:10.985406image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
2025-01-15T20:46:08.710994image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
2025-01-15T20:46:09.267227image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
2025-01-15T20:46:09.923163image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
2025-01-15T20:46:10.446344image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
2025-01-15T20:46:11.109592image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
2025-01-15T20:46:08.825640image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
2025-01-15T20:46:09.377383image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
2025-01-15T20:46:10.032328image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
2025-01-15T20:46:10.549694image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Missing values

2025-01-15T20:46:11.305431image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
A simple visualization of nullity by column.
2025-01-15T20:46:11.630928image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Nullity matrix is a data-dense display which lets you quickly visually pick out patterns in data completion.
2025-01-15T20:46:11.829212image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
The correlation heatmap measures nullity correlation: how strongly the presence or absence of one variable affects the presence of another.

Sample

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